МЕТОДЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДЛЯ АНАЛИЗА ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ В ЦИФРОВОМ МАРКЕТИНГЕ
Fuente:
Zenodo
Salvato in:
| Autori principali: | , |
|---|---|
| Natura: | Recurso digital |
| Pubblicazione: |
Zenodo
2024
|
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
| _version_ | 1866901660952952832 |
|---|---|
| author | Мамбетсапаев, К.А. Турапова, Ш.З. |
| author_facet | Мамбетсапаев, К.А. Турапова, Ш.З. |
| contents | <p><span>В данной статье рассматриваются методы кластеризации для анализа потребительского поведения в цифровом маркетинге. Кластеризация позволяет сегментировать клиентов на основе их характеристик и предпочтений, что способствует повышению точности и эффективности маркетинговых кампаний. Основное внимание уделено методам </span><span>K</span><span>-средних, иерархической кластеризации и </span><span>DBSCAN</span><span>, их преимуществам и недостаткам, а также применению в анализе данных из цифровых каналов для улучшения персонализации и прогнозирования поведения клиентов. В статье также приведены примеры успешного применения кластеризации в маркетинговых кампаниях крупных компаний, таких как Amazon и Netflix. Исследование подчеркивает важность кластеризации в условиях цифровой экономики, помогая компаниям адаптировать свои маркетинговые стратегии для повышения конверсий и удовлетворенности клиентов.</span></p> |
| format | Recurso digital |
| id | zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_14900124 |
| institution | Zenodo |
| language | |
| publishDate | 2024 |
| publisher | Zenodo |
| record_format | zenodo |
| spellingShingle | МЕТОДЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДЛЯ АНАЛИЗА ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ В ЦИФРОВОМ МАРКЕТИНГЕ Мамбетсапаев, К.А. Турапова, Ш.З. <p><span>В данной статье рассматриваются методы кластеризации для анализа потребительского поведения в цифровом маркетинге. Кластеризация позволяет сегментировать клиентов на основе их характеристик и предпочтений, что способствует повышению точности и эффективности маркетинговых кампаний. Основное внимание уделено методам </span><span>K</span><span>-средних, иерархической кластеризации и </span><span>DBSCAN</span><span>, их преимуществам и недостаткам, а также применению в анализе данных из цифровых каналов для улучшения персонализации и прогнозирования поведения клиентов. В статье также приведены примеры успешного применения кластеризации в маркетинговых кампаниях крупных компаний, таких как Amazon и Netflix. Исследование подчеркивает важность кластеризации в условиях цифровой экономики, помогая компаниям адаптировать свои маркетинговые стратегии для повышения конверсий и удовлетворенности клиентов.</span></p> |
| title | МЕТОДЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДЛЯ АНАЛИЗА ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ В ЦИФРОВОМ МАРКЕТИНГЕ |
| url | https://doi.org/10.5281/zenodo.14900124 |